多电机同步控制算法

多电动机同步控制算法种类较多，主要有PID 控制、模糊控制、模型参考自适应、滑模变结构、环形耦合控制等算法。

（一） PID 控制算法

PID 控制是一种经典控制理论，根据给定值和实际输出值构成控制偏差，将偏差按比例、积分和微分通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制。常规PID 控制器作为一种线性控制器。PID 控制仍然是在工业控制中应用得最为广泛的一种控制方法，其特点是：结构简单、易实现，鲁棒性和适应性较强；调节整定很少依赖于系统的具体模型；大多数控制对象使用常规PID 控制即可以满足实际的需要。但由于实际对象通常具有非线性、时变不确定性、强干扰等特性，应用常规PID 控制器难以达到理想的控制效果；在生产现场，由于参数整定方法繁杂，常规PID 控制器参数往往整定不良、性能欠佳。这些因素使得PID 控制在复杂系统和高性能要求系统中的应用受到了限制。

（二） 模糊控制算法

模糊控制算法建立在模糊推理基础上，它不需要非常精确地建立数学模型，通过模糊语言表达常用的操作经验和尝试推理规则，因此适用于复杂系统或模糊对象，对受控对象的干扰有较强的抑制能力。模糊算法核心是模糊控制器，采用这种控制策略的控制器即模糊控制器。模糊控制器是以模糊及理论为基础发展起来的，并已成为把人的控制经验及推理纳入自动控制策略之中的一条简洁的途径。典型的模糊控制器包括规则库、推理机、模糊化和模糊判决等部分，其结构如图11-7 所示。

图11-7　模糊控制器结构(www.xing528.com)

（三） 模型参考自适应算法

模型参考自适应（简称MARS）是一种自适应系统，也可以应用在多电动机同步中。它是利用可调系统在运行中不断提取各种信息，使模型更加完善。但是系统调整和辨识都需要一个过程，所以对于一些参数变化较快的系统会因为来不及校正而得不到良好的效果。

（四） 滑模变结构控制算法

滑模变结构控制方法本质上是一种较为特殊的非线性控制，其控制策略的特点在于系统的结构并不固定，它可以在动态过程中依据系统不同的状态实时做出相应变化。由于滑动模态可以进行设计且与对象参数及扰动无关，这就使得变结构控制具有快速响应、对参数变化及扰动不灵敏、无需系统在线辨识、物理实现简单等优点，但是这种控制策略不能避免出现抖振现象。

（五） 环形耦合控制算法

环形耦合控制法既考虑到电动机在运行过程中产生的跟踪误差，也照顾到相邻电动机所产生的同步误差，基于耦合补偿原理与同一给定控制相结合，可以实现电动机的转速差在两两电动机间实现补偿，对提高电动机的同步性能具有明显的效果。在多电动机的运行过程中，电动机之间的转速差的补偿，可以通过环形耦合控制控制法来实现。因此，该控制法能有效地促进电动机的同步性能的发展。确保多电动机同步控制的质量和效率。

综上，各种控制策略都有各自的优势和劣势。经典PID 控制算法简单，操作容易，控制参数相对固定，但是对非线性控制对象的控制效果不理想，抗干扰能力差；模糊控制不依赖于控制对象的模型，模糊控制系统的鲁棒性强，动态响应、调节效果都明显优于经典PID 控制，适合于非线性、时变、纯滞后系统控制；耦合控制控制法是通过两台电动机之间的补偿来实现同步控制的目的。耦合控制法具有良好的外部扰动收敛性、同步控制性、动态性、鲁棒性和抗干扰性；环形耦合控制通过耦合相邻的电动机形成一个耦合环，电动机的数量多少不影响到系统的同步运行。